一种基于大数据的个性化新闻推荐方法及装置

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摘要

本发明涉及自然语言处理，特别涉及一种基于大数据的个性化新闻推荐方法及系统，所述方法包括获取历史数据，对数据集进行预处理操作，并进行预处理；对数据构建特征工程，建立用户属性特征、用户时序特征、新闻属性特征、上下文属性特征以及新闻标题语义特征；根据特征的重要性对特征进行选择，保留重要性最高的前50％的特征作为选择的特征；根据选择的特征建立深度学习模型并进行模型融合操作，利用该模型对实时数据进行预测，将预测的点击率大于0.75的新闻推荐给用户；本发明可以对海量特征进行有效地特征选择，在保证效果的前提下，能减小特征维度，加快模型的训练时间，提高效率，同时降低对内存的要求。

基本信息

专利标题：

一种基于大数据的个性化新闻推荐方法及装置

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112487291A

申请号：

CN202011362395.1

公开（公告）日：

2021-03-12

申请日：

2020-11-28

授权号：

CN112487291B

授权日：

2022-06-10

发明人：

王进张浩于新龙杨小姜刘彬孙开伟

申请人：

重庆邮电大学

申请人地址：

重庆市南岸区南山街道崇文路2号

代理机构：

重庆辉腾律师事务所

代理人：

王海军

优先权：

CN202011362395.1

主分类号：

G06F16/9535

IPC分类号：

G06F16/9535 G06F16/33 G06F16/335 G06N3/04 G06N3/08